为什么要对数据进行归一化处理

数据归一化处理的目的是将数据缩放到一个特定的范围内，使得不同特征之间的数值具有可比性，避免因为数据范围不同而导致的影响结果的问题。同时，经过归一化处理后，算法可以更快地收敛，提高模型的精度和可靠性。

具体来说，常见的归一化方法有：

1. 最小-最大规范化（Min-Max Normalization）：将数据缩放到[0,1]之间，公式为：(x-min)/(max-min)

2. Z-score标准化（Z-score Normalization）：将数据缩放到均值为0，方差为1的标准正态分布上，公式为：(x-mean)/std

3. 小数定标标准化（Decimal Scaling Normalization）：将数据通过移动小数点来缩放，使得最大值的绝对值小于1，公式为：x/(10^j)

通过对数据进行归一化处理，可以使得不同特征之间的数值具有可比性，提高模型的精度和可靠性。